package com.cuz.daileetcode;

/**
 * @author cuzz
 * @version 1.0
 * @description: 4. 寻找两个正序数组的中位数
 * 给定两个大小分别为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：nums1 = [1,3], nums2 = [2]
 * 输出：2.00000
 * 解释：合并数组 = [1,2,3] ，中位数 2
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：nums1 = [1,2], nums2 = [3,4]
 * 输出：2.50000
 * 解释：合并数组 = [1,2,3,4] ，中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：nums1 = [0,0], nums2 = [0,0]
 * 输出：0.00000
 * 示例 4：
 * <p>
 * 输入：nums1 = [], nums2 = [1]
 * 输出：1.00000
 * 示例 5：
 * <p>
 * 输入：nums1 = [2], nums2 = []
 * 输出：2.00000
 * <p>
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * nums1.length == m
 * nums2.length == n
 * 0 <= m <= 1000
 * 0 <= n <= 1000
 * 1 <= m + n <= 2000
 * -106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106
 * <p>
 * <p>
 * 进阶：你能设计一个时间复杂度为 O(log (m+n)) 的算法解决此问题吗？
 * @date 23:47 2021/9/26
 **/
public class Day9_2 {
    static class S1 {
        public static void main(String[] args) {
            System.out.println(findMedianSortedArrays(new int[]{1, 3}, new int[]{2}));
        }
        public static double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
            int[] temp = new int[nums1.length + nums2.length];
            int indexOfNums1 = 0;
            int indexOfNums2 = 0;
            int countOfTemp = 0;
            while (indexOfNums1 < nums1.length || indexOfNums2 < nums2.length) {
                if (indexOfNums1 >= nums1.length) {
                    temp[countOfTemp] = nums2[indexOfNums2];
                    indexOfNums2++;
                } else if (indexOfNums2 >= nums2.length) {
                    temp[countOfTemp] = nums1[indexOfNums1];
                    indexOfNums1++;
                } else if (nums1[indexOfNums1] <= nums2[indexOfNums2]) {
                    temp[countOfTemp] = nums1[indexOfNums1];
                    indexOfNums1++;
                } else {
                    temp[countOfTemp] = nums2[indexOfNums2];
                    indexOfNums2++;
                }
                countOfTemp++;
            }
            if (temp.length % 2 == 0) {
                return (temp[temp.length /2] + temp[temp.length / 2 - 1]) / 2.0;
            } else {
                return (temp[(temp.length - 1) / 2]);
            }
        }

    }
}
